预测材料何时断裂的能力对于工业应用非常重要鈥攃公司可以使用这些信息更高效、更经济地维护设备和组件。FAU和米兰大学的一个研究团队已经证明，人工智能可以根据从石英玻璃原子微观结构图像中获得的信息预测石英玻璃何时破裂。研究人员已将研究结果发表在《自然通讯》杂志上。
玻璃是一种非晶体固体，与固态晶体材料相比，其原子排列不一致。这使得预测玻璃何时破裂变得更加困难：在没有明确的秩序的地方，很难检测出混乱的最初迹象鈥攁晶体材料很快就会破裂的重要迹象。由于人工智能在深度学习方面的最新发展，研究人员现在可以可靠地预测玻璃何时可能破裂。
科学家们还无法解释人工智能系统是如何实现其结果的，以及正在考虑和关注哪些参数，这是人工智能研究中的一个常见问题。“神经网络是黑匣子，”米兰大学的斯特凡诺·扎佩里教授解释道，他在获得洪堡奖后，曾在FAU担任客座研究员一年。“这是负责解释特定现象原因的科学研究中的一个重要限制。”
为了解决这个问题，研究人员正在使用一种方法来识别神经网络预测断裂最常用的微观结构图像区域。
FAU材料模拟教授、该研究的合著者迈克尔·扎伊瑟（MichaelZaiser）解释道：“神经网络试图模仿大脑。我们也并不总是了解大脑是如何达到某个结果的。但在人类身上，至少我们可以观察到眼球运动等行为，这可以解释如何做出某个决定。”。“我们对我们的问题采取了类似的方法，并调查了引起神经网络注意的要点，基本上遵循了它所看到的内容。”
这种方法使研究人员能够研究影响压裂行为的局部参数。斯特凡诺·扎佩里说：“借助这种方法，我们能够识别并更好地理解导致玻璃破裂的各个方面，不仅可以预测玻璃何时可能破裂，还可以对玻璃材料的力学有基本的了解。”。“我们开发的策略可以应用于进一步的应用，”迈克尔·扎伊瑟补充道，“例如，在设计抗断裂性更好的相关材料方面。”